标签传播提速神器！单次循环覆盖任意大图，运行时间大减还更准
Algebraic Multigrid Acceleration for Efficient Label Spreading
📖 AI 总结
本文提出了一种名为AMELS的标签传播加速框架，旨在解决半监督学习中大规模高维数据集面临的计算与内存瓶颈。标签传播虽能利用少量标注数据扩展至未标注数据，但传统随机游走迭代方式在大规模图上效率低下。AMELS通过快速构建邻接图，并引入代数多重网格求解器替代常规迭代过程，利用其多重网格特性，可在单一循环内完成任意规模图上的标签信息传播。实验表明，AMELS相比现有实现显著降低了运行时间，同时对超参数选择更具鲁棒性，在分类精度和计算效率上均表现更优。该框架为大规模图像数据集上的高效标签传播提供了可行方案，尤其在标注样本稀缺时仍能生成准确标签，对降低人工标注成本具有实际意义。
🔑 关键词速览
| Label Spreading | 一种半监督学习算法，通过图上的随机游走将标签信息从标注样本传播到未标注样本。 |
| Algebraic Multigrid (AMG) | 一种多级迭代求解器，通过在不同尺度上平滑和粗化来高效求解大型稀疏线性系统。 |
| Semi-supervised Learning | 一种利用少量标注数据和大量未标注数据训练模型的机器学习范式。 |
| Neighborhood Graph | 一种图结构，其中节点表示数据点，边连接邻近点，用于捕捉数据间的局部关系。 |
| Scalability | 系统或算法在数据规模增大时保持高效运行的能力。 |
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